图像处理matlab基础操作

文章目录

1.图像大小旋转
2.图像读写
3.图像四倍减采样
4.图像灰度量化
5.灰度图像
6.二进制图像
7.RGB图像
8.索引图象
9.多帧图像
10.图像邻域操作
11.图像裁剪
12.图像加法运算
13.图像减法运算
14.图像点运算
15.图像乘法运算
16.图像除法运算
17.RGB转灰度
18.RGB转索引
19.灰度转索引
20.索引转灰度
21.索引转RGB
22.灰度转二值
23.索引转二值
24.RGB转二值
25.数值矩阵转换为灰度图像
26.线性灰度变换
27.分段线性灰度变换
28.非线性灰度变换
参考文献
引用

1.图像大小旋转

I=imread('微信图片_20220429194904_512_512.bmp'); %读入图像Id = imresize(I,1.5); %放大 1.5 倍Ix = imresize(I,0.5); %缩小 0.5 倍Iz=imrotate(I,60,'bilinear','crop'); %逆时针旋转 60°Izz=imrotate(I,60,'bilinear','loose'); %逆时针旋转 60°figure,imshow(I),title('原图'); %原图figure,imshow(Id),title('放大 1.5'); %放大 1.5 倍figure,imshow(Ix),title('缩小 0.5'); %缩小 0.5 倍figure,imshow(Iz),title('逆时针旋转 60°'); %逆时针转 60°figure,imshow(Izz),title('逆时针旋转 60°'); %逆时针转 60

2.图像读写

I=imread('微信图片_20220429194904.jpg');J = imresize(I,[512 512]);imshow(I)figureimshow(J)imwrite(J,'微信图片_20220429194904_512_512.jpg','jpg');imwrite(J,'微信图片_20220429194904_512_512.bmp','bmp');imwrite(J,'微信图片_20220429194904_512_512.png','png');imwrite(J,'微信图片_20220429194904_512_512.tif','tif');

3.图像四倍减采样

I=imread('微信图片_20220429194904_512_512.bmp');[m,n]=size(I);mm=1;nn=1;for i=1:2:mfor j=1:2:nI1(mm,nn)=I(i,j);nn=nn+1;endmm=mm+1;nn=1;endfigure;imshow(I); title('原图');figure;imshow(I1);title('采样图');

4.图像灰度量化

I=imread('Lena.bmp');%将 256 级的图像转换成128级,64级,32级灰度图像%量化成128级A=(0.5)*I;A1=floor(A);%量化成64级B=(0.25)*I;B1=floor(B);%量化成32级C=(0.125)*I;C1=floor(C);figureimshow(I);figuresubplot(1,3,1),imshow(A1,[0,127]);title('128级灰度图像');subplot(1,3,2),imshow(B1,[0,63]);title('64级灰度图像');subplot(1,3,3),imshow(C1,[0,31]);title('32级灰度图像');

5.灰度图像

I=imread('Lena.bmp');imshow(I)J=filter2([1 2;-1 -2],I);figure,imshow(J,[]);

6.二进制图像

I=zeros(100,100);I(1:80,50:3:100)=1;imshow(I);I2=uint8(I);figure,imshow(I2)I3=I2~=0;figure,imshow(I3)whos;

7.RGB图像

I=imread('微信图片_20220429194904_512_512.bmp');imshow(I)figureimshow(I(:,:,1))% 显示第 1 个颜色分量figureimshow(I(:,:,1))% 显示第 1 个颜色分量figureimshow(I(:,:,3))% 显示第 3 个颜色分量

8.索引图象

load treesimshow(X)figureimshow(X,map)

9.多帧图像

I=uint8(zeros(128,128,1,27)); % 27 帧文件 mri.tif 初始化for i=1:27[I(:,:,:,i),map]=imread('mri.tif',i); % 读入每一帧endimshow(I(:,:,:,1),map); % 显示第 1 帧figure,imshow(I(:,:,:,10),map); % 显示第 10 帧figure,imshow(I(:,:,:,20),map); % 显示第 20 帧figure,imshow(I(:,:,:,27),map); % 显示第 27 帧

10.图像邻域操作

I=imread('Lena.bmp');f=inline('max(x(:))'); %构造复合函数I2=nlfilter(I,[16 16],f); %滑动邻域操作imshow(I)figure,imshow(I2)I3=imread('Lena.bmp');f=inline('uint8(round(mean2(x)*ones(size(x))))'); %构造复合函数I4=blkproc(I3,[16 16],f); %分离邻域操作figure,imshow(I3)figure,imshow(I4)

11.图像裁剪

I=imread('微信图片_20220429194904_512_512.bmp');imshow(I);I1=imcrop(I,[1 1 512 260]);figure,imshow(I1)

12.图像加法运算

I1=imread('Lena.bmp');imshow(I1)I2=imread('Barbara.bmp');figure,imshow(I2)Id=imadd(I1,I2);figure,imshow(Id)

13.图像减法运算

I=imread('rice.png');imshow(I)background = imopen(I,strel('disk',25)); %估计背景图像figure, imshow(background);I2=imsubtract(I,background); %从原图像中减去背景图像figure, imshow(I2)

14.图像点运算

I=imread('微信图片_20220429194904_512_512.bmp');figure,imshow(I)I=double(I); %转换为双精度类型I1=I*1.21+22;I1=uint8(I1); %转换为 uint8figure,imshow(I1)

15.图像乘法运算

I=imread('微信图片_20220429194904_512_512.bmp');I1=immultiply(I,2);I2=immultiply(I,0.5);subplot(131),imshow(I)subplot(132),imshow(I1)subplot(133),imshow(I2)

16.图像除法运算

I=imread('微信图片_20220429194904_512_512.bmp');I1=imdivide(I,1.6);figure,imshow(I);figure,imshow(I1);

17.RGB转灰度

X=imread('football.jpg'); %读取图像I=rgb2gray(X); %将RGB图像转换为灰度图像figuresubplot(121),imshow(X); %显示原图像subplot(122),imshow(I); %显示转换后灰度图像[X,map] = imread('trees.tif'); %读取图像newmap = rgb2gray(map); %将彩色颜色映射表转换为灰度颜色映射表figure subplot(121),imshow(X,map); %显示原图像subplot(122),imshow(X,newmap); %显示转换后灰度图像

18.RGB转索引

RGB = imread('football.jpg'); %读取图像[X1,map1]=rgb2ind(RGB,64); %将RGB图像转换成索引图像，颜色种数N是64种[X2,map2]=rgb2ind(RGB,0.2); %将RGB图像转换成索引图像，颜色种数N是216种map3= colorcube(128); %创建一个指定颜色数目的RGB颜色映射表X3=rgb2ind(RGB,map3);figure;subplot(131),imshow(X1,map1); %显示用最小方差法转换后索引图像subplot(132),imshow(X2,map2); %显示用均匀量化法转换后索引图像subplot(133),imshow(X3,map3); %显示用颜色近似法转换后索引图像

19.灰度转索引

I = imread(‘cameraman.tif’) %读取图像

[X,map]=gray2ind(I,38); %灰度图像向索引图像转换,N取8

figure

subplot(1,2,1),imshow(I); %显示原灰度图像

subplot(1,2,2),imshow(X, map); %显示N=8转换后索引图像

I = imread(‘coins.png’); %读取图像

X = grayslice(I,32); %将灰度图像转换为索引图像

figure

subplot(1,2,1),imshow(I); %显示原图像

subplot(1,2,2),imshow(X,jet(36));%jet(M)是相当于colormap，是一个M×3的数组

20.索引转灰度

[X,map]=imread('forest.tif');I = ind2gray(X,map); %将索引图像转换为灰度图像figure,imshow(X,map); %索引图像figure,imshow(I); %灰度图像

21.索引转RGB

[X,map]=imread('kids.tif');RGB=ind2rgb(X,map); %将索引图像转换为真彩色图像figure, imshow(X,map); %显示索引图像figure,imshow(RGB); %显示真彩色图像

22.灰度转二值

I=imread('rice.png');BW1=im2bw(I,0); %将灰度图像转换为二值图像，level值为0BW2=im2bw(I,0.3); %将灰度图像转换为二值图像，level值为0.3BW3=im2bw(I,0.5); %将灰度图像转换为二值图像，level值为0.5BW4=im2bw(I,0.7); %将灰度图像转换为二值图像，level值为0.7BW5=im2bw(I,1); %将灰度图像转换为二值图像，level值为1figure;subplot(231),imshow(I);subplot(232),imshow(BW1); %显示level=0转换后的二值图像subplot(233),imshow(BW2); %显示level=0.3转换后的二值图像subplot(234),imshow(BW3); %显示level=0.5转换后的二值图像subplot(235),imshow(BW4); %显示level=0.7转换后的二值图像subplot(236),imshow(BW5); %显示level=1转换后的二值图像

23.索引转二值

load trees;BW = im2bw(X,map,0.9); %将索引图像转换为二值图figuresubplot(1,2,1),imshow(X,map); %显示原索引图像subplot(1,2,2),imshow(BW); %显示转换后二值图像

24.RGB转二值

I=imread('pears.png'); %读取图像信息BW=im2bw(I,0.5); %将RGB图像转换为二值图像figure,subplot(121),imshow(I); %显示原图像subplot(122),imshow(BW); %显示转换后二值图像

25.数值矩阵转换为灰度图像

X=magic(256);I= mat2gray(X); %将矩阵I转换为灰度图像imshow(I); %显示转换后灰度图像

26.线性灰度变换

gamma=0.5; %设定调整线性度取值I=imread('peppers.png'); %读入要处理的图像，并赋值给IR=I; %将图像数据赋值给RR (:,:,2)=0; %将原图像变成单色图像，保留红色R(:,:,3)=0; R1=imadjust(R,[0.5 0.8],[0 1],gamma); %利用函数imadjust调整R的灰度，结果返回R1G=I; %将图像数据赋值给GG(:,:,1)=0; %将原图像变成单色图像，保留绿色G(:,:,3)=0;G1=imadjust(G,[0 0.3],[0 1],gamma); %利用函数imadjust调整G的灰度，结果返回G1B=I; %将图像数据赋值给BB(:,:,1)=0; %将原图像变成单色图像，保留蓝色B(:,:,2)=0;B1=imadjust(B,[0 0.3],[0 1],gamma); %利用函数imadjust调整B的灰度，结果返回B1I1=R1+G1+B1; %求变换后的RGB图像figure(1)subplot(121),imshow(R);%绘制R、R1、G、G1、B、B1图像，观察线性灰度变换结果subplot(122),imshow(R1);figure(2);subplot(121),imshow(G);subplot(122),imshow(G1);figure(3);subplot(121),imshow(B);subplot(122),imshow(B1);figure(4);subplot(121),imshow(I);subplot(122),imshow(I1);

27.分段线性灰度变换

R=imread('微信图片_20220429194904_512_512.bmp');%读入原图像，赋值给RJ=rgb2gray(R); %将彩色图像数据R转换为灰度图像数据J[M,N]=size(J); %获得灰度图像数据J的行列数M，Nx=1;y=1; %定义行索引变量x、列索引变量yfor x=1:Mfor y=1:Nif (J(x,y)<=35);     %对灰度图像J进行分段处理，处理后的结果返回给矩阵HH(x,y)=J(x,y)*10;elseif(J(x,y)>35&J(x,y)<=75);H(x,y)=(10/7)*[J(x,y)-5]+50;else(J(x,y)>75);H(x,y)=(105/180)*[J(x,y)-75]+150;endendendsubplot(121),imshow(J)subplot(122),imshow(H);

28.非线性灰度变换

R=imread('微信图片_20220429194904_512_512.bmp'); %读入图像，赋值给RG=rgb2gray(R); %转成灰度图像G2=double(G); %数据类型转换成双精度O=(log(G2+1))/10; %进行基于常用对数的非线性灰度变换subplot(121),imshow(G);subplot(122),imshow(O);

参考文献

[1]杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.

引用

杨丹,赵海滨,龙哲.MATLAB图像处理实例详解[M].清华大学出版社，2013.
https://www.icourse163.org/course/FJNU-1003147002?outVendor=zw_mooc_pclszykctj_

以上内容仅作为个人学习笔记，无商业行为。

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